梁璐

(中国电子科技集团第二十研究所,陕西西安 710068)

0 引言

雷达信号处理过程对周期信号的处理有很高的实时性要求,以往单核处理器功耗大,处理能力有限,并且在数据运算率和总线传输方面均有一定的局限性,尽管多个单核处理器并行处理也能满足要求,但是众多的接口交互导致软件架构过于复杂。多核处理器适用于现代雷达体制,无论是在存储能力和运算效率等方面更能满足系统对于实时性和功能的要求。以往众多杂波抑制方法受限于硬件存储能力,因此在工程实现中对于杂波图的应用不多。

本文硬件应用了TI的C66系列8核处理器。TMS320C 6678是基于TI的KeyStone多核架构的高性能定/浮点DSP,主频可达到1.25GHZ,单核可以提供40GMAC定点计算或者20GFLOP浮点计算能力,可在10W功耗下实现160GFLOP的性能[1],硬件外部挂接4片256M的DDR3,能满足我们对于大数据量存储空间的要求。文中主要在此硬件基础的条件下,实现了一种时域恒虚警处理,也称杂波图恒虚警[2]。

1 系统软件架构设计

基于固态化搜索雷达,扫描范围大,测量距离远,且应用场景较多,可用于海事交通,岸岛,陆基等。为了满足实时性要求,本系统硬件选用DSP结合FPGA的架构,充分利用了FPGA的流水处理性能和DSP多核的并行运算性能。FPGA接收A/D采样数据,做下变频,经脉冲压缩处理通过SRIO接口送至DSP,DSP做积累以及杂波处理。这里主要介绍DSP与FPGA之间的通信接口以及所实现的杂波处理方法。

主要软件功能如图1所示,FPGA与DSP之间传输接口为SRIO,SRIO作为高带宽、系统级的基于数据包交换的互联接口,主要应用在芯片与芯片之间以及单板与单板之间,可以提供每秒GByte 的高速数据交互,它是基于内存和处理器总线的设备寻址,具有更低的延时、减少数据包处理的开销同时可以提高系统带宽[3]。

图1 TMS320C6678和FPGA功能划分Fig.1 TMS320C6678 and FPGA function division

2 杂波处理方法及实现

长期以来通过对时域中海杂波特性变化的分析观察,其变化相对缓慢,而杂波图CFAR检测方法在背景杂波分布均匀和非均匀的情况下均可以稳定工作[4],同时为了解决静态杂波图算法设计的不足,我们采用动态杂波图的方法,不仅能够根据雷达周边环境的变化及时更新杂波图,也能利用非相参积累提高信噪比,更能有效提高检测性能。

动态杂波图对于存储能力的要求高,需要有足够的存储区用以存储每个方位-距离单元的数据,因此硬件上选用了4片256Mb的DDR3。假设雷达的距离单元为m个,方位单元为n个,杂波图存储器至少需要一个容量为nm的数据存储器。由于雷达接收的杂波是一个随机过程,天线不同的扫描周期所得到的信号强度是时变的,所以,杂波图的建立是一个不同扫描周期对数据平均的过程。具体步骤如图2所示:

图2 杂波图算法流程Fig.2 Clutter map algorithm flow

2.1 初始化杂波图存储区

根据回波信号采样的数据量提前计算存储杂波图所需存储空间大小,分别以多种工作方式为条件将存储器按天线旋转一周的扫描方位如图3所示按方位距离单元的划分方法,方位和距离单元分别选择最大数据量的单元数划分地址存储空间。

图3 天线扫描存储单元划分方法Fig.3 Antenna scanning storage unit division method

2.2 非相参积累

首先对接收回波信号,经过采样脉压之后,做非相参积累。将脉压后的数据求模结果为sn,m(k),把m个发射周期的数据相加得到Dn,m(l),计算过程参照表达式(1～2):

其中,Re为信号实部,Im为信号虚部,k表示第几个重复脉冲信号。

2.3 帧间递归数据和单元平均选大恒虚警门限

对非相参积累后的数据Dn,m(l)分别进行恒虚警门限计算以及帧间递归滤波。

(1)将非相参积累后的数据进行一阶递归滤波,将前一帧的杂波图结果与当前帧输入做数据平均,具体公式如下:

式3中En,m表示n*m个方位-距离单元上的杂波图,Dn,m表示当前输入数据,“l-1”表示前一个天线扫描周期,En,m(l-1)表示前一拍的杂波图数据,“l”表示当前扫描周期,En,m(l)表示当前拍计算的杂波图。

(2)将非相参积累后的数据采用滑窗的方式进行单元平均选大恒虚警[5]处理计算CFAR门限。首先设置参考单元与保护单元的个数,按照图4所示,假设参考单元有r个,保护单元有p个,将做完非相参积累后的一个波位上的数据分三段重新排序,如下式(4)至(6):

图4 滑窗单元平均选大恒虚警检测器结构Fig.4 The sliding window unit averagely selects the structure of the Daheng false alarm detector

其中temp=p+r;p为保护单元个数,r为参考单元个数。

以计算第一个距离单元数据门限为例,参考式(4)排序之后对数组a1做处理,用前面r个数据求和平均G_ave1[0]= a1[i]/r与a1[2*p+r+1]起始的r个数据求和平均后的值G_ave2[0]= a1[i]/r比较,选择大的值乘以比例因子K得到最终的门限值Gen[0];第二个单元的门限求解在第一个单元求和 a1[i]的基础上减去前一个单元值a1[0],加上排序后a1[r]单元的值求平均得到当前单元的G_ave1[i]和G_ave2[i]即

比较两者选出较大的值作为恒虚警门限Gen[1]。各方位-距离单元的门限值依次按公式(7)～(8)计算。

2.4 经杂波处理后数据的选择性输出

利用单元平均选大恒虚警解算出的CFAR门限值与存储的杂波图数据比较选出较大值即K1*E(l)(i)>Gen(i)?K1*E(l)(i):Gen(i)的结果作为门限值与当前一帧同一方位-距离单元上的数据进行比较,最终将大于门限的值原样输出,小于门限的值输出0。

工程应用中常采用一种名为杂波轮廓图[6]的方法,此方法按照距离-方位单元来存储杂波存在与否的标志“1”或“0”。作用是为了选择性输出控制信号检测通道,其中“1”代表存在杂波,选取MTD(或MTI)相参处理支路的输出,“0”代表不存在杂波,选取正常处理支路的输出,这样既降低了运算量,同时也降低了对所有数据做MTD(或MTI)检测时产生的非必要的性能损失。然而这种方法降低了运算量和对存储空间的要求,但是对于回波画面的显示效果较为粗略,对于慢速小目标的检测性能不够明显。

3 试验结果

试验测试,将雷达架设在一定高度,对海事交通进行探测,P值定为4,即杂波图在4帧之后稳定消除虚假目标和杂波,图5中显示为未做杂波图的非相参积累的原图,图中杂波分布杂乱,不容易分辨目标,图6为通过4帧恒虚警杂波图刷新后的处理结果,图中对试验现场周边的地物杂波等零速杂波起到抑制作用,同时结合GO-CFAR(单元平均选大恒虚警)检测有利于对动目标的提取,对后续目标的点迹航迹处理效果起到至关重要的作用,同时对画面的检测效果更好。

图5 原始回波显示Fig.5 Original echo display

图6 杂波图处理后的回波Fig.6 Echo after clutter map processing

在TMS320C6678硬件平台上,按照量程的选择,从几公里到几百公里,选择处理的数据量长度不同,对于百公里以上几万点的浮点数处理应用了多核并行处理功能以及多核的核间中断功能,保证了功能性和实时性指标要求。

4 总结

通过上述实验结果,可得结论:结合硬件处理芯片TMS320C6678的高速处理性能,同时又可满足对存储能力要求较高的工程应用需求,达到稳定的处理效果,在雷达工程计算中较其他同类产品,在运算速度和存储量两方面占据相对优势,在雷达领域以及对运算数据量要求较高的其他领域中具有很高的评价,恒虚警杂波图处理方法抑制零速杂波结合恒虚警检测动目标,对于相对稳定海情下海杂波也有一定的抑制,同时也存在一个问题,此方法在消除静止目标的过程中将慢速小目标有所损失,因此对于由海杂波的不稳定性所带来的对于慢小目标的问题在工程应用中还需要继续研究。